Application of Google Earth Engine in Iran's Water Resources: A Review of Recent Progress and Localization Issues
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: بیست و چهارمین کنفرانس هیدرولیک ایران
- کد COI اختصاصی: IHC24_061
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 14
نویسندگان
M.Sc. in Hydroinformatics, Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture, University of Birjand, Birjand, Iran
M.Sc. in Land Evaluation and Planning, Department of Environment, Faculty of Natural Resources and Environment, University of Birjand, Birjand, Iran
چکیده
Water resources management in Iran faces major challenges due to its arid climate, limited in-situ data, and climate change impacts. Google Earth Engine (GEE), a cloud-based geospatial processing platform, provides broad access to satellite observations and advanced analytical tools, offering a promising approach for hydrological analysis. This review examines recent applications of GEE in Iran, including runoff estimation using the SCS-CN method, soil erosion assessment via the RUSLE model, groundwater monitoring with GRACE data, vegetation analysis using NDVI, and rainfall-runoff modeling. Evidence from the literature shows that GEE enables the generation of spatio-temporal hydrological maps and analyses, particularly in data-scarce regions such as the Birjand Plain and Nehbandan Wetland. Nevertheless, challenges such as variable satellite data accuracy, limited access to national datasets, and insufficient technical training hinder its full potential. Opportunities including the integration of local datasets, development of user-friendly localized interfaces, and the application of machine learning techniques can significantly enhance GEE's effectiveness. Overall, this review highlights that localization and strengthened institutional collaboration are key to advancing sustainable water resources management in Iran.کلیدواژه ها
Google Earth Engine, Water resources, Iran, Hydrology, Localization, Satellite dataمقالات مرتبط جدید
- ارزیابی روشهای درونیابی دادههای پیزومتری برای تعیین مدل و پایش تراز آب زیرزمینی؛ مطالعه موردی: دشت بهبهان
- تحلیل شکست سدهای بتنی و استراتژیهای طراحی و پایش ایمن
- اصطلاحات کاربردی قنات آبیاری و کشاورزی در گویش مردم کرمان
- شبیه سازی عددی پیشروی آب شور در آبخوان های ساحلی
- مطالعه تجربی بر روی هیدرودینامیک شناور تندرو به منظور محاسبه اثرات جرم افزوده در حرکت رو به جلو
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.